연관관계는 ATT와 편향의 합으로 설명할 수 있다.따라서 편향이 0이면, 연관관계는 오롯이 인과관계라고 볼 수 있다. 즉, 실험군과 대조군에서 처치 외의 나머지 조건이 동일하다면 연관관계는 인과관계가 된다. 적어도 실험군과 대조군의 잠재적 결과에 대한 기댓값이 같다는

두 개의 시계열 데이터에서 한 변수(한 시계열)의 과거데이터와 다른 한 변수(시계열)의 과거데이터의 결합으로 그 변수(처음 시계열)를 선형 예측(Linear regression)을 했을 때 다른 한 변수의 과거데이터로만 선형예측 한 것이 통계적으로 유의미하고 예측에 도

백준 12933 오리 (실버3) 문제 파이썬 풀이과정

인과추론은 상관관계로부터 인과관계를 추론하고 언제, 그리고 왜 서로 다른지 이해하는 과학이다. 목적은 바로 현실을 이해하는 것이다. 예를 들어 회사에서 어떤 마케팅이 매출 증가로 이어지는지 알고 싶어한다고 하자. 그것을 알아야 그 마케팅으로서 수익을 늘릴 수 있기 때문

SW 마에스트로 15기 지원 과정 | 지원서, 코딩 테스트 후기, 면접 후기 | 최종 합격까지

마코프 결정과정(MDP, Markov Decision Process) 은 마르코프 보상과정(MRP, Markov Reward Process)에 행동(A: Action)과 정책($\\pi$: Policy)이 추가된 개념이다.MRP의 목적 : 에피소드나 환경전체의 가치를

강화학습(RL, Reinforcement Learning) : 적절히 설계된 보상 체계를 활용해 에이전트가 긍정적인 행동을 할 수 있도록 에이전트 행동을 제어하는 정책을 찾아내는 최적화 기법에이전트(Agent)는 정책(Policy)에 따라 어떤 환경 (Environm

위상정렬(Topological Sorting)이란 아래처럼 사이클이 없는 유향그래프를 일열로 나열하는 문제이다. 각 노드가 생산과정에서 하나의 Task라고 보면, e를 하기 위해서는 b와 d가 선행되어야 하고, b를 하기 위해서는 a가 선행되어야 한다. 이런 순서를 정

게임이론을 알아보자

0️⃣ 유전자 알고리즘이란? 유전자 알고리즘도 시뮬레이티드 어닐링처럼 자연의 현상을 모방한

메타 휴리스틱 [메타 휴리스틱] 1. 타부서치 [메타 휴리스틱] 2. 시뮬레이티드 어닐링 [메타 휴리스틱] 3. 유전자 알고리즘 다음 글은 경영과학에서 배우는 내용을 정리함. 0️⃣ 시뮬레이티드 어닐링 메타 휴리스틱은 대부분 자연현상을 관찰하여 만든 것이 많다. 시

메타 휴리스틱메타 휴리스틱 1. 타부서치메타 휴리스틱 2. 시뮬레이티드 어닐링메타 휴리스틱 3. 유전자 알고리즘다음 글은 경영과학에서 배우는 내용을 정리함.선형계획법, 동적계획법, 정수계획법, 비선형계획법은 최적해를 구하는 알고리즘에 집중한다. 그러나 최적해는 구하는

이번 글에서는 최단경로 알고리즘 중 BFS로 최단경로 만드는 방법과 Dijkstra 알고리즘을 이해하고, 수도코드를 살펴보고자 한다.파이썬 코드는 다음번 글에서!!최단경로란? 두 노드 사이 경로 중 가장 거리가 짧은 경로그래프의 특성에 따라 최단 거리 알고리즘이 다르다

frozenset을 쓰는 이유 아래처럼 key는 간선, value는 가중치로 표현하는 dictionary를 만들고 싶다. 근데 아래처럼 set을 key로 쓰게 되면 오류가 난다. 그래서 frozenset을 key로 쓰는 것이다.

그래프는 가중치가 있는지, 방향이 있는지에 따라 다르게 표현한다.가중치 여부에 따라가충치 그래프가중치가 없는 그래프방향 여부에 따라유향 그래프무향 그래프각 그래프를 '인접행렬'로는 어떻게 표현하는지 보자무향 그래프인접행렬은 대칭행렬가중치가 있는 무향 그래프인접행렬은 대

각 문제는 (1) 재귀적 해법, (2) DP의 Top-Down(memoization)형식, (3) Bottom-up(tabulation) 세 가지 형식으로 문제를 푼다. 모두 파이썬을 사용한다. 문제1) 조약돌 문제 풀이 1) 재귀적 해법 2) DP : Bo

\[PGS] 코딩테스트 연습 > 동적계획법(Dynamic Programming) > 정수 삼각형문제설명 위와 같은 삼각형의 꼭대기에서 바닥까지 이어지는 경로 중, 거쳐간 숫자의 합이 가장 큰 경우를 찾아보려고 합니다. 아래 칸으로 이동할 때는 대각선 방향으로 한 칸 오

앞서 본 BST 와 Red-Black Tree는 이진트리다.이번에 볼 B-Tree는 다중 분류 트리로, Depth를 줄일 수 있다.B-tree는 언제 사용할까?메모리 접근에서 이 B트리를 사용한다. 메모리 접근시, 하나의 Depth를 내려가는 데에 디스크 블록을 새롭게

📕 불균형 이진트리의 문제 📗 Red-Black Tree란? 📘 RB tree의 삽입연산 📙 RB tree의 삭제연산

학교 수업인 산업경영알고리즘 중간고사를 대비하기 위한 기록입니다.이진트리다.왼쪽 부분트리에 있는 모든 노드는 그 노드의 데이터보다 작아야 한다. 오른쪽 부분트리에 있는 모든 노드는 그 노드의 데이터보다 커야 한다. \_이진탐색트리는 \*\*완전이진트리(Complete